Research Article
BibTex RIS Cite

VERİ MADENCİLİĞİNDE BİRLİKTELİK KURALLARI

Year 2004, , 315 - 321, 10.06.2004
https://doi.org/10.14783/maruoneri.678958

Abstract

Veri madenciliği; istatistik, veri tabam teknolojisi, makine öğrenimi, örüntii tanıma, yapay zeka ve görselleştirmenin rol oynadığı disiplinler arası bir yaklaşımdır. Modelleme, veri madenciliğinin çok önemli bir aşamasıdır. Modelleme tekniklerinden biri de birliktelik kurallarıdır. Birliktelik kuralları, bir koşul kümesi ile kısmi bir sonuca ulaşma ile ilgilidir. Sürecin sonunda en iyi kuralların bir tablosu oluşmaktadır. Algoritmalar, kuralların bulunması için bir türetim ve test yöntemi kullanmaktadırlar. Birliktelik kural algoritmaları, görselleştirme teknikleri yolu ile ortaya çıkarılan birlikteliklerin, otomatik olarak bulunmasını sağlarlar. Apriori algoritması, birliktelik kuralları türetmek için kullanılan temel algoritmalardan biridir. Bu çalışmada DİE 2002 III. dönem hanehalkı işgücü anketi sonuçlan kullanılmıştır.Bu verilere Apriori algoritması uygulanmasıyla elde edilen sonuçlar açıklanmaya çalışılmıştır.

References

  • [1] ZHOU Z. (2002), “Three perspectives of data mining” Artificial Intelligence, 143 (2003).
  • [2] HAN J. and KAMBER M. (2001), Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann Publishers, USA.
  • [3] AKPINAR, H. (2000), “Veri Tabanlarında Bilgi Keşfi ve Veri Madenciliği” İ.Ü. İşletme Fakültesi Dergisi, C:29 S:l, s.1-22.
  • [4] LUAN J. (2002), “Data Mining and Knowledge Management in Higher Education-Potential Applications” Presentation at AIR Forum, Toronto-Canada, pp.1-18.
  • [5] DMS Tutorial - Problem Understanding, http://dms.irb.hr/tutorial/tut_prob_understand.php.
  • [6] DMS Tutorial - Modelling techniques, http://dms.irb.hr/tutorial/tut_modelling.php.
  • [7] HAND David, MANNİLA Heikki ve SMYTH Padhraic, Principles of Data Mining, MIT Press, USA, 2001.
  • [8] ROIGER Richard J. ve GEATZ Michael W., Data Mining A Tutorial-Based Primer, Addison Wesley, USA, 2003.
  • [9] GOEBEL M. and Gruenvvald L. (1999), “A Survey Of Data Mining And Knowledge Dıscovery Software Tools”, SIGKDD Explorations, Volüme: 1, Issue:l, USA.
  • [10] KİM W., CHOI B„ HONG E., KİM S. And LEE D. (2003), “A Taxonomy of Dirty Data”, Data Mining and Knowledge Discovery, 7.
  • [11] Celementine 7.0 User’s Guide, SPSS Inc., USA, 2002.
Year 2004, , 315 - 321, 10.06.2004
https://doi.org/10.14783/maruoneri.678958

Abstract

References

  • [1] ZHOU Z. (2002), “Three perspectives of data mining” Artificial Intelligence, 143 (2003).
  • [2] HAN J. and KAMBER M. (2001), Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann Publishers, USA.
  • [3] AKPINAR, H. (2000), “Veri Tabanlarında Bilgi Keşfi ve Veri Madenciliği” İ.Ü. İşletme Fakültesi Dergisi, C:29 S:l, s.1-22.
  • [4] LUAN J. (2002), “Data Mining and Knowledge Management in Higher Education-Potential Applications” Presentation at AIR Forum, Toronto-Canada, pp.1-18.
  • [5] DMS Tutorial - Problem Understanding, http://dms.irb.hr/tutorial/tut_prob_understand.php.
  • [6] DMS Tutorial - Modelling techniques, http://dms.irb.hr/tutorial/tut_modelling.php.
  • [7] HAND David, MANNİLA Heikki ve SMYTH Padhraic, Principles of Data Mining, MIT Press, USA, 2001.
  • [8] ROIGER Richard J. ve GEATZ Michael W., Data Mining A Tutorial-Based Primer, Addison Wesley, USA, 2003.
  • [9] GOEBEL M. and Gruenvvald L. (1999), “A Survey Of Data Mining And Knowledge Dıscovery Software Tools”, SIGKDD Explorations, Volüme: 1, Issue:l, USA.
  • [10] KİM W., CHOI B„ HONG E., KİM S. And LEE D. (2003), “A Taxonomy of Dirty Data”, Data Mining and Knowledge Discovery, 7.
  • [11] Celementine 7.0 User’s Guide, SPSS Inc., USA, 2002.
There are 11 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Journal Section Eski Sayılar
Authors

Ayşe Oğuzlar This is me

Publication Date June 10, 2004
Published in Issue Year 2004

Cite

APA Oğuzlar, A. (2004). VERİ MADENCİLİĞİNDE BİRLİKTELİK KURALLARI. Öneri Dergisi, 6(22), 315-321. https://doi.org/10.14783/maruoneri.678958

15795

Bu web sitesi Creative Commons Atıf-GayriTicari 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.

Öneri Dergisi

Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü

Göztepe Kampüsü Enstitüler Binası Kat:5 34722  Kadıköy/İstanbul

e-ISSN: 2147-5377